Машинско учење је некада могло бити тема дискусије само за компјутерске научнике и истраживаче. Сада, међутим, то је технологија коју компаније желе да искористе. Потреба за машинским учењем и вештачком интелигенцијом (АИ) покреће огромна количина података која се генерише данас. Статистике могу добити увид из ових података. Али количина је толико велика и расте таквом брзином, да је најбољи начин да се ухвати у коштац са истим машинама које су делимично одговорне за креирање података.
$config[code] not foundМашинско учење изван академске и специјализоване области се повећава услед раста ових података. Али што је још важније, доступност моћних рачунара, цлоуд технологија, јефтиног складиштења и ниских трошкова за рачунање чине га приступачнијим.
Шта је машинско учење?
Једноставно речено, машинско учење обрађује велике количине података и учи од њега да прави предвиђања. Користећи алгоритме који непрекидно уче из података са којима су представљени, могуће је да рачунари пронађу увид без програмирања или реченог одакле да траже. Машина тако учи из информација заснованих на свом алгоритму или моделу.
Подаци
Важно је напоменути да подаци сами по себи неће произвести ништа. То је питање исправног увида из тих података. У случају добрих (људских) аналитичара података, може се ухватити нешто друго што недостаје. Слично томе, успјех у стројном учењу зависи од производње правог алгоритма или модела како би се добио најбољи могући увид из информација.
Једном када је модел креиран, дајући му приступ свим постојећим и будућим скуповима података, рачунар ће наставити да се усавршава и усавршава. Већи и сложенији скупови података могу се анализирати да би добили резултате који су точнији и бржи за идентификовање могућности и избјегавање ризика.
Шта можете да урадите са машинским учењем?
Одговор је много! Ево неколико примера из неких веома познатих брендова и како они користе машинско учење.
Амазон Рецоммендатионс
Амазон има скоро 250 милиона активних корисника и десетине милиона производа. Давање препорука људима није опција и то би трајало заувијек. Захваљујући машинском учењу, Амазон је успео да направи прецизне препоруке производа на основу интересовања корисника, као и историје куповине и прегледавања у веома реалном времену.
Гоогле АдВордс
Гоогле је познат по томе што има најбоље стројно учење и алгоритме било гдје. Компанија је усавршила уметност / науку о испоруци правих информација за своје кориснике, а то је омогућено у великом делу са високо напредним моделима машинског учења.
Коришћење машинског учења
Добра ствар је што не морате бити компјутерски научник да бисте користили машинско учење јер постоје пружаоци услуга који ће учинити све за вас.
Провајдери
Раст у овом сегменту довео је многе компаније до пружања услуга машинског учења. Ево неких провајдера са решењима која почињу са слободним нивоом тако да можете да подмазате ноге и да користите технологију за ваше мало предузеће. Али ако почнете да растете, они имају опције да се обрате практично на било коју врсту скале.
Први је ИБМ Блуемик, платформа која користи Ватсон и још много тога за испоруку свеобухватног аналитичког рјешења које је тренутно врло високо рангирано у индустрији.
Друга компанија је БигМЛ. Услуга пружа низ услуга потребних за имплементацију енд-то-енд стројног учења, укључујући образовање, цертификацију и велики број бесплатних ресурса.
Амазон Мацхине Леарнинг је још једна услуга која је позната по приступачности чак и за најмањи бизнис.
Постоје многе компаније које пружају услуге стројног учења, па пажљиво бирајте и поставите што је више могуће питања како бисте били сигурни да ће испунити своје обећање да ће одговорити на ваше посебне потребе.
Мала предузећа и машинско учење
Као мала фирма можда мислите да не генеришете довољно података да бисте захтевали машинско учење. Али има више података него што мислите. За почетак, користићете машинско учење за индустрију у којој се налазите. Дакле, без обзира да ли имате ресторан, продавницу старих одевних предмета или прилагођене ствари, постоји много података за сваки сектор који је лако доступан. Када добијете опште информације, можете добити детаљније податке на основу ваше локације, врсте клијената, цене, материјала, маркетинга и још много тога.
На основу података, добављач услуга може направити моделе које можете имплементирати да бисте добили вриједне информације. Затим можете да користите увид да попуните инвентар у свом послу са правим производима иу право време током целе године.
Један од најбољих начина да почнете са машинским учењем јесте да га користите за маркетинг. То је зато што постоји много маркетиншких података, а ако пажљиво одаберете информације, могуће је имати модел који ће брзо дати резултате за вашу одређену индустрију.
Машинско учење за маркетинг
Најбоља маркетиншка решења су персонализована. То значи да нећете бомбардовати тренутне и потенцијалне клијенте истом кампањом изнова и изнова. То значи и знати када нису сретни, тако да можете подузети акцију прије него што вам кажу да одлазе. Достављање релевантног маркетинга и рјешавање њихових проблема ће повећати лојалност купаца, ангажман и потрошњу.
Помоћу стројног учења можете користити понашање при куповини, посјете веб-локацији, кориштење апликација, одговоре на кампање, поставке и многе друге податке како бисте добили прецизна сљедећа предвиђања најбољих акција. Предузећа су је користила за сегментацију клијената како би издвојила групе купаца, предвиђање купаца за имплементацију проактивних мјера превенције и предвиђање вриједности животног вијека корисника.
Важност стројног учења данас и кретања напријед
Подаци се генеришу брже него у било ком другом тренутку у историји. А темпо ће се само повећати како више људи добије приступ информацијским и комуникацијским технологијама широм свијета. То ће захтијевати да се ови подаци скраћују и све то схвати. Са машинским учењем, сада је могуће брзо добити увид у посао или било коју другу организацију.
Машинско учење је алат као и сваки други, и ако га правилно употребљавате, може се исплатити. Нека буде део ваше опште стратегије да би ваше мало предузеће постало ефикасније и продуктивније.
Мацхине Леарнинг Пхото преко Схуттерстоцка
2 Цомментс ▼
